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DeepSeek, "DeepEP" 오픈소스 프레임워크 성능 향상에 Tencent 공로 강조
텐센트의 기술 팀은 DeepSeek에 의해 개발된 오픈 소스 DeepEP 프레임워크를 최적화하여 RoCE 네트워크에서의 성능을 100% 향상시키고 InfiniBand에서는 30% 향상시켰습니다. 이로써 AI 모델 훈련 효율이 향상되었습니다. 이 업데이트는 GitHub에서 인정받았으며 이제 완전히 오픈 소스로 공개되어 텐센트의 서버 환경 내에서 강력한 다재다능성을 보여주고 있습니다.
핵심 정리
- 텐센트는 딥시크의 딥이피 프레임워크를 최적화하여 NIC 대역폭과 CPU 대기 시간을 개선했습니다.
- 성능 향상: RoCE 네트워크에서 100%, 인피니밴드에서 30%.
- 딥이피는 저대기 시간과 고처리량 GPU 커널 및 저정밀 연산을 지원합니다.
- 이러한 향상 사항들이 텐센트의 대규모 훈유안 모델을 학습하는 데 성공적으로 적용되었습니다.
왜 중요한가
- 오픈소스 프레임워크는 효율적인 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요 증가와 함께 AI 모델 학습에서 점점 더 중요해지고 있습니다.
- 최적화된 통신 프레임워크로의 전환은 클라우드 컴퓨팅과 AI 배포에서 리소스 효율을 극대화하는 2025년 IT 트렌드와 일치합니다.
- 텐센트의 기여는 대형 기술 기업이 성능을 향상시키기 위해 오픈소스 프로젝트에서 협력하는 보다 넓은 산업 트렌드를 반영합니다.
텐센트와 딥씨크의 협력은 AI 통신 프레임워크의 중요한 발전을 나타내며, 컴퓨팅 요구 증가에 대응하기 위해 기술 최적화의 중요성을 강조합니다.